Совершенно неожиданно мне в голову пришла мысль, как можно применить еще один альтернативный метод к разрешению проблем датировки тех или иных событий истории человечества.

Метод этот находится не внутри собственно исторической науки, но и не в сфере математики в буквальном смысле. На помощь может прийти другая несмежная дисциплина - электроника.

Есть такая штука под названием "Нейронные сети". В том числе в Сети есть немало материала, посвященного этой теме.

Если коротко, суть ее в следующем:

В некий программный комплекс скрупулезно вводятся различные данные, относящиеся к поставленной цели. Данные не обязательно систематизированные и не всегда следуют непрерывными последовательностями.

На первоначальном этапе следует вводить сведения, степень достоверности которых максимальна. В этот период проходит сначала обучение, а затем дальнейшее самообучение системы.

По мере наращивания массива данных система уже сама может с возрастающей вероятность указывать на недостоверные данные, попавшие в нее и прогнозировать содержание информации в отсутствующих областях массива.

Если совсем грубо, то введя сведения о температуре поверхности на тысяче точек поверхности ограниченного участка земли, то система сможет выявить те из них, где сведения неверны (и это не обязательно экстремумы) и вычислить с той или иной вероятностью температуру произвольно взятой точки. Алгоритм обработки значительно сложнее просто статистического (насколько я могу судить).

Проект можно было бы развернуть в любом масштабе - от уточнения сугубо локальных дат на ограниченном временном промежутке, до глобально-хронологических масштабов.

Реализация подобного метода, независимо от его размаха, весьма и весьма трудоемка, маловероятно что она под силу одиночке.

К тому же, imho, любой одиночка, проделавший такой титанический труд, автоматически окажется в положении апологетов НХ: если выводы (в любом объеме) будут противоречить классической хронологии, то большинство не сможет понять каким образом они получены в силу недостатка профессиональных знаний, а краткий результат легко подвергается остракизму.

Сама идея мне кажется очень достойной, над практическим воплощением я начну думать. При некоторых обстоятельствах (мне это станет известно примерно через месяц) возможно буду готова к финансированию проекта.

Буду признательна за аргументированные мнения по теме.

>в Сети есть немало материала, посвященного этой теме.
>Буду признательна за аргументированные мнения по теме.



Например здесь о разных сетях и их приложениях
http://beda.stup.ac.ru/lib/neuro/

Как любой калькулятор "нейронные сети" без идеи что считать бесполезены.

1.Для работы требуется большой массив готовой информации.
Мне кажется таковым на сей момент мог бы быть материал накопленый в словарях.

2.Как зацепить в них историческую информацию.
С помощью самоорганизующихся карт Кохонена можно классифицировать материал словарей.
например, вводя данные допустим в форме такой таблицы

<понятие> <язык> <время появления> <написание>
-----------------------------------------------
молоток русский 15?? молоток


Полученные карты думаю могут дать темы для размышлений.


По крайней мере то, что получилось из "Анализ рязанского рынка СМИ при помощи самоорганизующихся карт Кохонена " можно посмотреть на том же сайте.

Str

да очень исчерп ресурс -- типа
http://beda.stup.ac.ru/lib/fr1.html#2
(смотришь в книгу видишь)

или это очередной прикол глупанд

>да очень исчерп ресурс -- типа
>http://beda.stup.ac.ru/lib/fr1.html#2
>(смотришь в книгу видишь)



У меня открывается так (все с гиперссылками) -


Содержание

Популярные статьи.
Учебники, монографии, аналитические обзоры, ссылки на литературу.
Сертификация и измерение качества учебного материала, метода обучения, самой сети.
Реализация (аппаратная или программная) сети.
Медицина.
Экономика.
Управление сложными системами.
Устойчивость или нелинейная динамика.
Прогнозирование с использованием нейросетей.
Системы информационной безопасности.
Самообучение, самоорганизация сетей.
Оптимизация сетей, учебников, методик обучения.
Быстрые алгоритмы обучения нейросети.
Анализ изображений нейронными сетями.
Распознававние речи (фонемы, слова, детекторы лжи).
Распознавание рукописного текста (рукописных букв).
Охранные системы.
Преподавание нейроинформатики.
Обучение нейросети на малой статистике (регуляризация вычислений).
Разное.

Популярные статьи по нейроинформатике

Введение в искусственные нейронные сети. (Открытые системы. 4 - 97 )
Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России. (Открытые системы. 4 - 97 )
Внимательный мозг. Стефан Глоссберг. (Открытые системы. 4 - 97)
Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы. (Открытые системы. 4 - 98)
Нейроинформатика и ее приложения. А. Горбань (Открытые системы. 4 - 98)
Нейросетевые агенты в интернете. (Компьютерра 4 - 2000)
Нейронные сети - математический аппарат. (Рязань, www.basegroup.ru)
Практика применения нейронных сетей для задач классификации (кластеризации). (Рязань, www.basegroup.ru)
Асоциативная память. Применение сетей Хемминга для нечеткого поиска. (Рязань, www.basegroup.ru)
Интеграция нейронных сетей с информационными системами. (Рязань, www.basegroup.ru)
Нейронные сети Хопфилда и Хемминга. С. Короткий. (Архив Zip - 82K)
Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. С. Короткий (библиотека классов для С++), (Архив zip - 38K).
Нейронные сети: обучение без учителя. (библиотека классов для С++, тестовые примеры), (Архив zip - 22K)

Учебники, монографии, аналитические обзоры, ссылки на литературу.

Электронный учебник для пакета STATASTICA фирмы StatSoft. (имеет раздел нейронные сети)
Применение методов самоорганизации прогнозирующих моделей биотехнических систем (методические указания, Пенза, 1999, самоорганизующиеся нейросети)
Нейрокомпьютеры - архитектура и реализация. (МГТУ им. Баумана)
Горбань А.Н. и др. Нейроинформатика. (Новосибирск. Наука.,1998 г.-296 с.) (архив neuroinf.exe - 748К)
Гл.1 - Возможности нейронных сетей.
Гл.2 - Решение задач нейронными сетями.
Гл.3 - Быстрое дифференцирование, двейственность, обратное распространение ошибки.
Гл.5 - Медицинская нейроинформатика.
Гл.6 - Погрешности в нейронных сетях.
Гл.7 - Скрытые параметры и транспонированная регрессия.
Гл.8 - Нейронные сети асоциативной памяти.
Гл.9 - Логически прозщрачные нейронные сети.
Методы нейроинформатики. (Сборник научных трудов, Красноярск. КГУ-1998 г.) (архив sbornik.exe – 734К)
Моделирование при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах.
Финитность и детерминированность простых программ для кинерической машины.
Вычисление погрешностей весов синапсов.
Нейросетевые методы в задачах прогнозирования климатических характеристик.
Интуитивное предсказание нейросетями.
Аппроксимация многомерных функций.
Решение аналитических задач в ГИС.
Нейротехнологии при проведении учебно-исследовательских работ.
Производство полуэмпирисческих знаний из таблиц данных.
Конспект лекций “Основы проектирования систем искусственного интеллекта” Сотник, 1996-97г. (архив - 35Кб)
Учебник "Нейронные сети"
(хороший текст, подробно описаны все разновидности алгоритмов настройки, все разновидности структур сетей, даны сравнительные данные по быстродействию процедур обучения)
Учебное пособие к курсу "Нейронные сети" (основные модели)
Воронежский гос. университет 1999 год, физический факультет, специальность – электроника
Кластерный анализ (популярно).


С уважением

Продолжение


Сертификация и измерение качества учебного материала, метода обучения, самой сети.

Предварительная сертификация данных, предназначенных для обучения искусственных нейронных сетей (Пенза, 1 марта 2000)
Прогноз качества обучения нейроподобных алгоритмов биометрической аутентификации личности (Новые промышленные технологии 3_1999)
Имитация внутренних корреляционных связей в обучающей выборке систем идентификации личности (Новые промышленные технологии 3_1999)
Измерение качества примеров, предваряющее обучение искусственной нейронной сети (Симпозиум “Надежность и качество” 2000).

Реализация (аппаратная или программная) сети.

Нейросетевые методы обработки информации и средства их программной поддержки. (Открытые системы 4/97, НТЦ “Модуль”)
Нейрокомпьютеры - архитектура и реализация. (МГТУ им. Баумана)
Ассоциативные нейроподобные структуры. Э.М.Куссуль

Медицина.

Нейронные сети в медицине. (Открытые системы № 4 - 97)
Дифференциальная диагностика на двухслойных нейронных сетях. (Новые промышленные технологии №3 - 1999)
Нейропрогноз. (прогнозирование статистики заболеваний 4 заболевания, Рязань)

Экономика.

Brain Maket – прогнозироваие на финансовых рынках. (Открытые системы 4/98)
Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. (Открытые системы 4/97)
Интеллектуальный анализ данных и управление процессами. (открытые системы 4/98, маркетинговый анализ нейросетевыми моделями)
Моделирование поведения рынка. (семинар в РЯЗАНИ)
Методы сегментации рынка. (электронный семинар, Рязань)
Нейронные сети как средство добычи данных. (семинар, Рязань)
Применение OLAP технологий при добыче данных. (многомерный анализ рынка)
Современные методы добычи данных. (анализ рынка)
Анализ рязанского рынка СМИ при помощи сомоорганизующихся карт Кохонена.
Предсказание рисков и рейтингование. С. Д. Шумский (нейросетевое рейтингование ценных бумаг, предсказание банкротств.)
Предсказание финансовых временных рядов.

Управление сложными системами.

Интеллектуальный анализ данных и управление процессами. (Открытые системы №4_98)

Устойчивость или нелинейная динамика.

Саратовская школа нелинейной динамики. (список литературы)
Как решать нелинейные динамические задачи на слабых вычислительных машинах.

Прогнозирование с использованием нейросетей.

Прогнозирование на реальных данных.
Предсказание рисков и рейтингование. С. Д. Шумский (нейросетевое рейтингование ценных бумаг, предсказание банкротств.)
Предсказание финансовых временных рядов.

Системы информационной безопасности.

Обнаружение вторжения по аномальному поведению.
Нейросетевая технология защиты информации.
Использование искусственных нейронных сетей для контроля корректности информационно-технологического процесса. (Новые промышленные технологии №3_1999)
Нейросетевая технология защиты информации. (Семинар в Таганроге –1999)
Анализ открытых, архивированных и шифрованных текстов с использованием нейросетей. (Семинар в Таганроге –1999)
Нейросетевые технологии в диагностике аномальной сетевой активности. Джеймс Кеннеди
(честная статья, все цифры правильные, сеть 9 входов, 4 слоя, обучение на 10000 примеров, время обучения обратным распространением ошибки 26 часов).
Практические методы адаптивного управления защищенностью автоматизированных систем.

Самообучение, самоорганизация сетей.

Методы самоорганизации нейросетевых моделей сложных систем. (Новые промышленные технологии №3_1999)
Самоорганизующиеся карты – математический аппарат. (Рязань, нейрофорум)

Оптимизация сетей, учебников, методик обучения.

Решающее правило на нейронных сетях оптимальной сложности. (новые промышленные технологии №3_1999)

Быстрые алгоритмы обучения нейросети.

Синтез быстрых алгоритмов нестройки нейронных серетей для систем биометрической аутентификации.
Быстрое обучение искусственных нейронов, исключающее “паралич” нейросети.

Анализ изображений нейронными сетями.

Кембридж(университет, иновационный исследовательский центр Джонсона)
Ростов (университет, центр нейрокибернетики Когона).

Распознававние речи (фонемы, слова, детекторы лжи).

Нейросетевое распознавание фонем с использованием вейвлетпреобразования.

Распознавание рукописного текста (рукописных букв).

Распознавание рукопечатных букв. (www.cuneiform.ru)
Распознавание рукопечантных букв нейронными сетями. (более подробно Word –112kb-zip)

Охранные системы.
<материал готовится>



Преподавание нейроинформатики.
<материал готовится>


Обучение нейросети на малой статистике (регуляризация вычислений).

Волчихин В. И., Иванов А.И. Биометрия: быстрое обучение искусственных нейронных сетей. (neuro_net.zip , 576kB)

Разное

Ассоциативный поиск текстовой информации.
Интернет умнеет благодоря нейротехнологиям.
Методика построения обучающих выборок для нейроных сетей.
Мир нейронных сетей и агенты - двойники.
Нейроинформатика и другие науки.

Str